Что такое количественные прогнозы? |

22 февраля 2021 г.

Ведение бизнеса или работа в сфере продаж требует четкого понимания того, как прошлое вашего бизнеса может повлиять на его будущее. Количественное прогнозирование — это один из способов, с помощью которого вы можете эффективно оценить свой бизнес, используя собранные данные для обоснованных выводов о потенциальных будущих возможностях. Независимо от того, ведете ли вы свой собственный бизнес или пытаетесь предсказать будущее конкретного продукта, понимание количественного прогнозирования может помочь вам визуализировать прогнозы будущих продаж и принимать более эффективные бизнес-решения.

В этой статье мы даем определение количественным прогнозам, обсуждаем важность количественных прогнозов и приводим несколько примеров методов, которые можно использовать для количественного прогноза.

Что такое количественное прогнозирование?

Количественное прогнозирование — это объективный процесс, основанный на данных, который компании и продавцы могут использовать для создания точных прогнозов, которые помогут принять будущие бизнес-решения. Используя собранные данные о продажах из прошлого, количественное прогнозирование дает отдельным лицам и компаниям возможность лучше понять, как они работают и что они могут сделать для улучшения.

Бизнес может использовать методы количественного прогнозирования для отслеживания любых закономерностей, которые появляются с течением времени. Отслеживая свое прошлое и отмечая закономерности, которые формируются с помощью количественного прогнозирования, продавец может заметить, что прибыль падает зимой, а затем растет весной, например. Это может помочь им принимать более обоснованные решения о перестройке своей стратегии для более стабильных результатов.

Это также позволяет предприятиям определить, следует ли им брать на себя определенные риски и как эти риски могут улучшить их бизнес. Количественное прогнозирование позволяет владельцам бизнеса глубже изучить свой бизнес, чтобы помочь им решить, осуществимы ли решения, которые они хотят принять, и стоят ли они затраченных усилий.

Чем количественное прогнозирование отличается от качественного прогнозирования?

Количественное и качественное прогнозирование — это оба метода, которые вы можете использовать для принятия лучших бизнес-решений. Разница между ними зависит от того, какую информацию вы используете и как вы можете использовать ее для планирования или прогнозирования будущих доходов. Вот ключевые различия между количественным и качественным прогнозированием:

• Количественное прогнозирование. Этот метод прогнозирования использует уже существующие объективные эмпирические данные для получения обоснованных прогнозов, которые могут помочь в принятии бизнес-решений. Это означает, что вы будете использовать конкретную информацию, чтобы прийти к каждому заключению.

• Качественное прогнозирование: этот метод прогнозирования использует экспертные знания и суждения, а не статистический анализ или анализ на основе данных для прогнозирования. Некоторые примеры методов качественного прогнозирования включают мнения руководителей и опросы потребителей. Качественное прогнозирование также больше связано с выводом, основанным на других факторах, помимо данных. Этот метод наиболее полезен, когда владельцы бизнеса или продавцы предполагают, что будущие данные не будут соответствовать каким-либо предыдущим тенденциям.

Почему важно количественное прогнозирование?

Изучение данных и создание выводов с использованием количественного прогнозирования важно, поскольку оно обеспечивает:

• Объективность: Числа нейтральны и свободны от любого субъективного суждения. Изучение эмпирических данных обеспечивает стандарт объективности, полезный для принятия важных бизнес-решений. Это упрощает расчет реалистичных прогнозов и гарантирует достоверность информации.

• Надежность: поскольку аналитики записывают и используют точные данные в количественном прогнозировании, сделанные выводы становятся более надежными. Количественное прогнозирование использует доступную информацию для предоставления надежных и точных прогнозов на основе установленной истории. Это облегчает владельцам бизнеса или продавцам определение областей для роста.

• Прозрачность: поскольку данные точно отражают эффективность бизнеса, они обеспечивают уровень прозрачности, который может быть очень полезен для количественных прогнозов. Собранные записи представляют всю информацию точно и открыто, что обеспечивает дополнительный уровень ясности для принятия будущих бизнес-решений.

• Предсказуемость. Когда предприятия отслеживают свою историю и записывают данные для количественных прогнозов, становится легче выявлять и прогнозировать тенденции. Используя эту информацию, предприятия могут установить реалистичные ожидания и скорректировать свои цели для измерения роста.

Примеры количественных методов прогнозирования

Существует несколько методов, которые компании используют для количественного прогнозирования. Каждый метод прогнозирования использует данные, собранные уникальным образом, чтобы делать точные прогнозы, соответствующие потребностям бизнеса. Поскольку у каждого бизнеса есть свои потребности и цели, менеджеры и прогнозисты работают вместе, чтобы договориться об ожидаемых результатах и ​​о том, какая информация наиболее важна, прежде чем решить, какой метод прогнозирования использовать.

Некоторые факторы, влияющие на выбранный метод прогнозирования, включают:

• Наличие исторических данных

• Актуальность данных

• Анализ затрат/выгод выбранного метода прогнозирования

• Ограничения времени

Вот несколько примеров методов количественного прогнозирования:

Наивный метод

Наивный метод основывает прогнозы на будущее, предвосхищая результаты, аналогичные данным, собранным в прошлом. Этот метод не учитывает сезонные тенденции или любые другие закономерности, которые могут возникнуть в собранных данных. Это наиболее простой метод прогнозирования, который часто используется для проверки точности других методов.

Например, если компания заработала 500 000 долларов за один год, они ожидают получить ровно 500 000 долларов в следующем году. Расчеты, используемые наивным методом, не учитывают циклические тенденции, а скорее делают наиболее простую оценку на основе доступной информации.

Метод прямой линии

Прямолинейный метод рассчитывает будущие продажи, а также учитывает потенциальный будущий рост. Это один из самых простых методов количественного прогнозирования, поскольку он требует только разумной оценки ожидаемого роста, часто используя в качестве примера рост выручки в прошлом.

Чтобы рассчитать линейный прогноз, возьмите доход от продаж за предыдущий период и примените его к соседнему периоду. В зависимости от роста, имевшего место в прошлом, бизнес может сделать разумный прогноз на будущее, используя следующее уравнение:

Выручка от продаж за предыдущий период x (1 + предполагаемый темп роста) = выручка за следующий период.

Используйте десятичные дроби для представления скорости роста. Например, если бизнес заработал 500 000 долларов за определенный период, что на 3% больше, чем в предыдущем периоде, уравнение для следующего периода будет выглядеть следующим образом:

500 000 долларов США x 1,03 = 515 000 долларов США

Здесь 3% становятся 0,03 в приведенном выше уравнении. Используя прямолинейный метод, можно разумно ожидать, что этот бизнес заработает 515 000 долларов в следующем периоде, исходя из их предыдущих продаж и роста.

Сезонный индекс

Метод сезонного индекса для количественного прогнозирования анализирует имеющиеся данные, приспосабливая расчеты для любых появляющихся сезонных закономерностей. Начните с разделения данных по годам и сезонам. Наиболее распространенными сезонами, обозначаемыми данными, являются кварталы:

• Q1**:** январь, февраль и март

• Q2**:** апрель, май и июнь

• Q3**:** июль, август и сентябрь

• Q4**:** октябрь, ноябрь и декабрь

Чтобы выполнить прогноз сезонного индекса, начните с расчета данных за каждый квартал за определенный период времени. Затем сложите каждый набор совпадающих кварталов вместе и разделите каждое число на общее количество лет, которые вы анализируете. Это даст вам сезонный индекс для каждого квартала. Например, чтобы получить сезонный индекс для первого квартала, вы должны сложить числа Q1 и разделить на количество лет.

Допустим, за два года компания показала следующие результаты:

• Год 1**:** 1 кв. (63), 2 кв. (75), 3 кв. (132), 4 кв. (45)

• Год 2**:** 1 кв. (57), 2 кв. (80), 3 кв. (110), 4 кв. (60)

Сезонный индекс для каждого квартала будет равен:

• Q1**:** 60

• Q2**:** 77,5

• Q3**:** 121

• Q4**:** 52,5

Затем эти индексы используются для расчета и прогнозирования прогнозов с учетом сезонности.

Метод оценки дохода

Вы можете использовать метод оценки дохода, чтобы оценить доход, который может ожидать бизнес в течение более длительного периода времени. Этот метод часто используется для прогнозирования продаж на год, чтобы показать годовую производительность с использованием прогнозов за более мелкие периоды в течение года. Эти меньшие периоды могут быть группами месяцев, финансовых кварталов или других периодов времени по решению прогнозиста. Метод текущей ставки основан на предположении, что текущий уровень продаж сохранится, и эта модель используется в качестве основы для прогнозирования доходов в течение длительного периода.

Например, при использовании метода расчета выручки компания, заработавшая 70 000 долларов США в первом квартале, рассчитывает получать эту сумму в каждом последующем квартале. Поскольку в году четыре квартала, ожидаемый годовой доход составит 280 000 долларов. Это связано с тем, что ожидания прибыли остаются стабильными и затем используются для прогнозирования доходов в течение года.

Метод скользящего среднего

Метод скользящего среднего прогнозирует долгосрочные тренды, вычисляя среднее значение подмножества, представляющего большой промежуток времени. Можно рассчитать скользящие средние, используя любое подмножество данных, как правило, по группам за три, четыре или пять лет.

Например, рассмотрим бизнес, который получил следующую прибыль за шестилетний период:

• Год 1**:** 4 миллиона долларов

• Год 2: 6 миллионов долларов

• Год 3: 3,5 миллиона долларов

• Год 4: 7 миллионов долларов

• Год 5: 4 миллиона долларов

• Год 6: 5 миллионов долларов

Рассчитав средние значения для каждого подмножества двух лет, вы можете найти следующие скользящие средние:

• Год 1 и 2: 5 миллионов долларов

• Год 3 и 4: 5,25 миллиона долларов.

• Год 5 и 6: 4,5 миллиона долларов.

Скользящие средние значения создают точки графика, которые прогнозисты могут использовать для моделирования роста доходов и создания выводов о доходах, которые они могут ожидать в будущем.